| 专利名称 | 基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法 | 申请号 | CN201310081556.3 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN103177264A | 公开（授权）日 | 2013.06.26 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 黄凯奇;谭铁牛;王冲 | 主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | IPC主分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 专利有效期 | 基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法 至基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明公开了一种基于视觉词典全局拓扑表达的图像分类方法，包括训练和识别两个过程，具体包括步骤：对已经标好类别的目标图像进行特征提取，对提取的特征在视觉词典上进行全局拓扑编码，对编码结果进行训练并建模；对未知类别的图像进行特征提取，对提取的特征在视觉词典上进行全局拓扑编码，将编码结果输入到训练得到的模型，获得目标图像的类别。由于全局拓扑表达对于图像的流形表达具有不变性，因此本发明采用基于视觉词典的全局拓扑表达提高图像识别的精度，并且该技术对于动态图像的理解具有重要的意义。本发明通过学习视觉词典的全局拓扑表达，可以准确的识别图像的类别，这一技术可广泛应用于安全检验，网络搜索和数字娱乐等领域。 |
1、源头对接，价格透明
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